a16z 2026 年 8 個トレンド予測：ステーブルコイン、AI、プライバシー、そしてその他の変革的な大きなアイデア

作者：a16z

翻訳：深潮 TechFlow

a16z（Andreessen Horowitz）は最近、2026年の技術分野で現れる可能性のある「大きなアイデア」リストを発表しました。これらのアイデアは、Apps、American Dynamism、生物科技、暗号通貨、成長、インフラストラクチャー、Speedrunチームのパートナーによって共同提案されたものです。

以下は、暗号通貨分野に関する一部の厳選された大きなアイデアと、特に貢献した方々の洞察を含みます。テーマは、スマートエージェントと人工知能（AI）、ステーブルコイン、トークン化と金融、プライバシーとセキュリティ、予測市場、その他の応用にわたります。2026年の技術展望について詳しく知りたい方は、全文をお読みください。

未来の構築

取引プラットフォームは出発点に過ぎない

現在、安定コインや一部のコアインフラを除き、好調な暗号通貨企業のほとんどはすでに取引プラットフォームに変身するか、そうなる方向に進んでいます。しかし、「すべての暗号企業が取引プラットフォームになる」となった場合、最終的に何が起こるでしょうか？大量の類似競争はユーザーの注意を散漫にし、勝者は少数になる可能性があります。早期に取引に舵を切った企業は、より競争力のある、持続可能なビジネスモデルの構築の機会を逃すかもしれません。

創業者たちが財務状況を良好に保つ努力を理解していますが、短期的なプロダクト・マーケット・フィット（PMF）だけを追求すると代償も伴います。暗号業界では特に、トークンや投機を巡る独特のダイナミクスが、「即時満足」を求める方向に創業者を導きやすい状況です。まるで「マシュマロテスト」のようなものです。

取引自体に間違いはない――それは市場の運営において重要な機能の一つです――しかし、それが究極の目標ではありません。プロダクト自体に集中し、長期的な視点でプロダクト・マーケット・フィットを追求する創業者が、最終的にはより大きな勝者になる可能性があります。

– Arianna Simpson、a16z暗号チーム総パートナー

安定コイン、RWAトークン化、支払いと金融に関する新たな考察

暗号ネイティブな方法で現実世界資産（RWA）のトークン化と安定コインを考える

私たちはすでに、銀行、フィンテック企業、資産管理機関が米国株、大宗商品、指数、その他の伝統的資産のオンチェーン化に強い関心を示しているのを見ています。しかし、伝統的資産がブロックチェーンに導入されるにつれ、そのトークン化はしばしば「擬似化」（物理的なものに似せる）されており、既存の現実世界資産の概念に基づいています。十分に暗号ネイティブな特性を活用していません。

一方、永続契約（perpetual futures、略称perps）のような合成資産は、より深い流動性を提供でき、実現も容易です。永続契約はまた、理解しやすいレバレッジメカニズムを提供し、暗号市場のニーズに最も適したネイティブな派生商品となり得ます。新興市場の株式は、「永続化」（perpify）を試すのに最も面白い資産クラスの一つです。例えば、特定の株式の「ゼロ満期」（0DTE）オプション市場の流動性は現物市場よりも深いことが多く、「永続化」が実験として有望です。

結局のところ、「永続化 vs。トークン化」の選択問題に帰着します。いずれにせよ、今後1年以内に、より多くの暗号ネイティブな現実世界資産のトークン化を見ることができると期待しています。

同様に、2026年には、安定コインの分野でも「発行の革新」が増えるでしょう。2025年にはすでに主流となり、その発行量は引き続き増加しています。

ただし、信用基盤が強固でない安定コインは、「ナローバンク」（狭義の銀行）に近い存在です。高流動性で安全とみなされる資産を保有しています。ナローバンクは有効な商品ですが、私は長期的にオンチェーン経済の柱になるとは考えていません。

私たちはすでに、多くの新興資産管理者、キュレーター、プロトコルが、オフチェーンの担保を裏付けとしたオンチェーンの担保貸付を推進し始めているのを見ています。これらの貸付は、まずオフチェーンで生成され、その後トークン化されることが一般的です。しかし、このトークン化のメリットは限定的で、既にオンチェーンにいるユーザーに分配されることにとどまる可能性があります。したがって、債務資産は直接オンチェーン上で生成されるべきであり、オフチェーンで生成してからトークン化するのは避けるべきです。オンチェーンで債務資産を生成することで、貸付サービスのコストやバックエンドの構造コストを削減し、アクセス性を向上させることができます。課題は規制と標準化ですが、開発者たちはこれらの問題解決に取り組んでいます。

– Guy Wuollet、a16z暗号チーム総パートナー

安定コインは銀行のコア帳簿のアップグレードを促進し、新たな支払いシナリオを切り開く

現在、多くの銀行は、現代の開発者には見分けがつきにくい古いソフトウェアシステムを運用しています。20世紀60年代や70年代には、銀行は大型ソフトウェアシステムの早期採用者でした。80年代や90年代には、第2世代のコア銀行ソフトウェア（例：TemenosのGLOBUSやInfosysのFinacle）が登場しました。しかし、これらのソフトウェアは徐々に老朽化し、アップグレードは遅々として進みません。結果として、預金、担保、その他義務を記録する重要なデータベースは、依然としてCOBOL言語を用いたメインフレーム上で動作し、バッチ処理に依存しています。

世界の資産の大部分は、これらの数十年前のコア帳簿に保存されています。これらのシステムは長年の実績と規制当局の信頼を得ており、複雑な銀行業務に深く組み込まれていますが、イノベーションの障害にもなっています。例えば、リアルタイム支払いなどの重要機能を追加するには、数ヶ月から数年かかることもあり、多くの技術的負債や規制の壁に直面します。

これこそが安定コインの出番です。過去数年で、安定コインはプロダクト・マーケット・フィットを見出し、主流金融に浸透しました。今年、伝統的金融（TradFi）機関は、より一層安定コインを受け入れています。安定コイン、トークン化された預金、トークン化された国債、オンチェーン債券などの金融商品は、銀行やフィンテック企業、金融機関が新商品を開発し、より多くの顧客にサービスを提供することを可能にします。さらに重要なのは、これらのイノベーションは、既存のレガシーシステムを書き換える必要がない点です。これらのシステムは老朽化していますが、長年安定して稼働しています。したがって、安定コインは、金融機関にとって新たなイノベーションの手段となっています。

– Sam Broner

スマートエージェントとAIの未来について

実質的な研究タスクをAIで実行

数学経済学者として、今年初めに気づいたのは、消費者向けAIモデルに私の作業フローを理解させるのは非常に難しいということでした。しかし、11月には、博士課程の学生に指示を出すように、抽象的な命令をAIに出せるようになり、時には新しく正確な回答を返すこともできました。さらに、AIはより広範な研究分野で使われ始めており、特に推論の分野では、AIモデルは直接的な発見支援だけでなく、Putnam問題（おそらく世界で最も難しい大学数学の試験）の自律解決も可能になっています。

未解明の点は、この研究支援がどの分野で最大の効果を発揮し、どのように役立つかです。しかし、私は、AIの研究能力は、新たな「博学者」スタイルの研究を促進し、さまざまなアイデア間の関係を推測し、仮説的な答えから素早く推論を行うことを促すと予想しています。これらの答えは完全に正確でなくてもよいですが、少なくとも特定の論理フレームワーク内では、正しい方向性を示すことができます。皮肉なことに、この方法は、モデルの「幻覚」の力を利用するようなものであり、モデルが十分に「賢く」なれば、抽象空間を自由に探索させることで、時には無意味な結果を生むこともありますが、時には人間の線形思考や明確な方向性から脱却したときの創造性に似た突破口をもたらすこともあります。

このような問題解決には、新しいAIワークフローが必要です。単なる「代理対代理」のモデルではなく、より複雑な「代理包み込み」モデルです。異なる層のモデルが研究者の評価を支援し、価値ある内容を段階的に抽出します。私はこの方法で論文を書いたこともあり、他の人は特許調査、新しい芸術形式の創作、さらには（残念ながら）新たなスマートコントラクト攻撃手法の発見にも利用しています。

ただし、この「包み込み推論代理」モデルを運用するには、モデル間の相互運用性を高め、各モデルの貢献を識別し適切に補償する方法を見つける必要があります。これらの課題は、暗号技術が解決に役立つ分野です。

– Scott Kominers、a16z暗号研究チームメンバー、ハーバードビジネススクール教授

AI代理がオープンネットワークに課す見えざる税

AI代理の台頭により、「見えざる税」がオープンネットワークを圧迫し、その経済基盤を根本から揺るがしています。この妨害は、インターネットのコンテキスト層と実行層の間の非対称性の高まりに起因します。現在、AI代理は、広告支援型のコンテンツサイト（コンテキスト層）からデータを抽出し、ユーザーに便利さを提供しつつも、コンテンツ制作の収益源（広告や購読）を系統的に迂回しています。

オープンネットワークのさらなる衰退を防ぎ（そしてAIに燃料を供給する多様なコンテンツを保護するために）、私たちは大規模な技術的・経済的解決策の展開が必要です。これには、次世代のスポンサーコンテンツ、マイクロアトリビューションシステム（微細帰属システム）、またはその他の革新的な資金調達モデルが含まれる可能性があります。既存のAI認証プロトコルは、一時的な対処策に過ぎず、通常はコンテンツ提供者に、AIトラフィックの侵食による収益損失の一部しか補償しません。

ネットワークは、価値が自動的に流動する新しい技術経済モデルを必要としています。来年の最も重要な変化は、静的な認証モデルから、リアルタイムの使用に基づく補償モデルへの移行です。これには、ブロックチェーンを支援としたマイクロペイメント（ナノペイメント）や複雑な帰属基準を利用したシステムのテストと拡張が必要です。これにより、AI代理がタスクを成功裏に完了した際に、その情報を提供した各エンティティに自動的に報酬を与えることが可能になります。

– Liz Harkavy、a16z暗号投資チーム

プライバシーは防御壁となる

プライバシーは暗号分野で最も重要な防御壁の一つ

プライバシーは、世界的な金融のオンチェーン化を推進する重要な特性の一つです。しかし、これは今日のほぼすべてのブロックチェーンに欠けている重要な要素でもあります。多くのブロックチェーンにとって、プライバシーの問題は、事後的に考慮される付随的な問題に過ぎません。

しかし今や、プライバシーそのものが、ブロックチェーンの差別化の鍵となる特性になりつつあります。さらに重要なのは、プライバシーが「チェーンロックイン」（鎖の固定効果）や、プライバシーネットワーク効果をもたらすことです。特に、性能競争がもはや優位性を生まない時代において、プライバシーは非常に重要です。

クロスチェーンブリッジプロトコルを用いれば、情報が公開されている限り、ユーザーは異なるチェーン間の移動が非常に容易です。しかし、プライバシーを導入すると、その便利さは失われます。トークンのクロスチェーン伝送は簡単ですが、プライバシーのクロスチェーン伝達は非常に困難です。ユーザーがプライバシーチェーンからパブリックチェーンへ、または別のプライバシーチェーンへ移動する際には、リスクに直面します。なぜなら、オンチェーンデータ、メモリプール（mempool）、ネットワークトラフィックを観察できる者は、ユーザーの身元を推測できるからです。プライバシーチェーンとパブリックチェーンの境界、あるいは二つのプライバシーチェーン間の境界を越えると、取引時間や金額の関係性といったメタデータが漏洩し、追跡が容易になる可能性があります。

多くの類似した新しいチェーンと比較して、これらのチェーンの取引手数料は競争によりゼロに近づく可能性がありますが、プライバシー特性を持つブロックチェーンは、より強いネットワーク効果を形成します。実情として、もし「汎用型」ブロックチェーンに成熟したエコシステムや、キラーアプリ、または不公平な配布優位性がなければ、ユーザーがそのチェーンを選び、構築し、忠誠を持つ理由はほとんどありません。

公開ブロックチェーン上では、ユーザーは他のチェーンのユーザーと簡単に取引できます。彼らがどのチェーンに参加するかは重要ではありません。しかし、プライベートチェーンでは、参加するチェーンの選択が非常に重要です。なぜなら、一度参加すれば、プライバシーのリスクを避けるために他のチェーンへ移ることはほとんど不可能だからです。この現象は、「勝者総取り」のダイナミクスを生み出します。プライバシーは多くの現実世界の用途にとって不可欠であり、少数のプライバシーチェーンが暗号分野の支配的地位を最終的に占める可能性があります。

– Ali Yahya、a16z暗号チーム総パートナー

その他の産業と応用

予測市場はより大きく、より広く、よりスマートに進化

予測市場はすでに主流に入りつつあり、今後1年で、暗号技術とAIの融合により、より大規模になり、より多くの分野で応用され、よりスマートになり、開発者に新たな重要な課題をもたらすでしょう。

まず、予測市場にはより多くのコントラクトが上場されるでしょう。これにより、重要な選挙や地政学的イベントのリアルタイムのオッズだけでなく、さまざまな詳細な結果や複雑な交差イベントの予測も可能になります。これらの新しいコントラクトが情報を掘り下げ、ニュースエコシステムに徐々に統合されていくにつれ（すでにこの傾向は始まっています）、重要な社会的課題も浮上します。例えば、情報の価値のバランスや、市場の透明性・監査性の向上などです。これらの課題は暗号技術によって解決可能です。

大量の新規コントラクトに対応するためには、実際の出来事の合意形成を行う新しい方法が必要です。特定の出来事が実際に起きたかどうかを確認する集中型プラットフォームは重要ですが、ゼレンスキー訴訟市場やベネズエラ選挙市場のような争議例は、その限界も露呈しています。こうしたエッジケースに対応し、予測市場をより多くの実用的な用途に拡大させるために、新しい分散型ガバナンスメカニズムや大規模言語モデル（LLM）を用いた予言者（オラクル）が、議論の結果の真実性を判断するのに役立ちます。

AIの潜在能力は、LLMを用いた予言者にとどまりません。例えば、これらのプラットフォームで活躍するAIエージェントは、世界中の信号を収集し、短期的な取引優位性を得ることも可能です。これにより、世界の見方が新たな視点に変わり、未来の動向をより正確に予測できるようになります。（Prophet Arenaのようなプロジェクトは、この分野に期待をもたらしています。）これらのAIエージェントは、複雑な政治分析者としての役割だけでなく、私たちが出現させる戦略の根本的な予測要因を明らかにすることもあります。

予測市場は世論調査に取って代わるのか？そうではありません。むしろ、世論調査をより良くし（そして、世論調査の情報は予測市場に入力されることもあります）、相互に補完し合います。政治経済学の教授として、私は予測市場と多様な世論調査エコシステムが協調して働く可能性に最も興奮しています。ただし、新技術、例えばAIは、アンケート調査の体験を改善し、暗号技術は、調査やアンケートの参加者が人間であることを検証する新たな方法を提供します。

– Andy Hall、a16z暗号研究アドバイザー、スタンフォード大学政治経済学教授

暗号技術はブロックチェーン外の新たな応用へ拡大

長年にわたり、SNARKs（ゼロ知識証明の一種で、計算の正しさを再実行せずに検証できる暗号証明）は、主にブロックチェーン分野で利用されてきました。これは、その計算コストが非常に高いためです。ある計算の証明には、直接実行するよりも100万倍の計算量が必要になることもあります。何千、何万もの検証者に分散させる必要がある場合は価値がありますが、他の場面では非現実的です。

しかし、この状況は2026年までに変わる見込みです。zkVM（ゼロ知識仮想マシン）の証明器の計算コストは約1万倍に低減し、メモリ使用量も数百メガバイトに抑えられます。これにより、スマートフォン上での実行も可能になり、さまざまなシナリオで広く応用できるコスト効率の良いものとなります。ここで、「1万倍」が重要な閾値となる理由の一つは、高性能GPUの並列処理能力がノートパソコンのCPUの約1万倍であることです。2026年末までには、単一のGPUがリアルタイムでCPUの計算証明を生成できるようになるでしょう。

これにより、以前の研究論文で提案されたビジョン、すなわち「検証可能なクラウドコンピューティング」が実現します。もしあなたがクラウド上でCPU負荷の計算を行っているなら（GPUによる高速化や専門知識不足、歴史的な理由で）、計算の正確性を暗号的に証明するコスト効率の良い証明を得ることができるのです。さらに、証明器はGPU向けに最適化されており、あなたのコードに追加の調整は不要です。

– Justin Thaler、a16z暗号研究チームメンバー、ジョージタウン大学計算機科学准教授